## Analisis Manajemen Ruas Di Simpang Empat Pasar Sidoharjo Lamongan Menggunakan Algoritma Genetika
Yusnia Megasari 1 , Mohammad Syaiful Pradana 2
1 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, megasari.yusnia@gmail.com
2 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, syaifulp@unisda.ac.id
Abstract. A common problem in the traffic system is the inaccuracy of traffic lights on  road  conditions,  often  problems  with  these  traffic  lights  cause  traffic  jams  on roads, specifically at the intersection of four in Sidoharjomarkets, Lamongan district. In the section at the intersection of four Sidoharjo markets, the green light flashes in 3  phases,  there  are  north,  south,  and  east  –  westwhich  are  together,  meaning  that there are incompatible currents, namely two or more currents that are allowed to run together,  potentially  resulting  in  crowds.  especially  busy  hours  at  the  Sidoharjo market. Therefore, it takes traffic management to manage these problems. The use of Genetic  Algorithm  is  used  in  this  problem  to  find  predictions  for  optimizing  the cycle time phase of traffic lights. The results obtained are optimal for vehicle density of 30SSM/minute and red light delay time of 0.82 minutes
Keywords: Traffic System, Traffict light, Genetic Algorithm
Abstrak. Masalah umum dalam sistem lalu lintas adalah ketidakakuratan lampu lalu lintas  terhadap  kondisi  jalan,seringkali  masalah  dalam  lampu  lalu  lintas  ini menyebabkan  macet  pada  ruas  jalan,khususnya  di  ruas  simpang  empat  pasar Sidoharjo kabupaten Lamongan. Pada ruas di simpang empat pasar Sidoharjo urutan nyala  lampu  hijau  menggunakan  3  fase  yaitu  utara,  selatan,  timur  –  barat  nyala bersama,  artinya  terjadi  arus  yang incompatible yaitu  dua  arus  atau  lebih  yang dibiarkan  berjalan  bersama,  sehingga  berpotensi  mengakibatkan  kerumunan, khususnya  jam  padat  di  pasar  Sidoharjo.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  manajemen lalu  lintas  untuk  mengatur  masalah-masalah  ini.  Penggunaan  Algoritma  Genetika digunakan pada permasalahan ini untuk mencari prediksi optimasi fase siklus waktu pada  lampu  lalu  lintas.  Hasil  yang  didapat  mendapatkan  hasil  yang  optimal  untuk kepadatan  kendaraan  yaitu  sebesar  30  SSM/menit  dan  waktu  delay  lampu  merah sebesar 0,82 menit.
Kata Kunci: Sistem Lalu Lintas, Lampu Lalu Lintas Algoritma Genetika

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1  Pendahuluan
Lalu lintas yaitu individu yang berpindah dengan atau tanpa alat penggerak dari tempat  satu ke tempat  lainnya  [1]. Menurut [2]  menjelaskan lalu lintas yaitu sesuatu yang berkaitan dengan perjalanan dari tempat satu ke tempat yang lainnya. Dalam [3], untuk menghitung kapasitas dan perilaku lalu lintas pertama-tama perlu ditentukan  fase  dan waktu sinyal  yang paling sesuai  untuk  kondisi  yang  ditinjau. Penggunaan  sinyal  dengan  lampu  tiga  warna  (Hijau-Kuning-Merah)  diterapkan untuk  memisahkan  lintasan  dari  gerakan  –  gerakan  lalu  lintas  yang  saling bertentangan dalam dimensi waktu.
Di  Indonesia  pengaturan  lampu  lalu  lintas  ini  tertuang  dan  dilindungi  oleh [4]  Undang-Undang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan  (LLAJ)  Nomor  14  Tahun 1992.  Pada  umumnya  pengaturan  pergantian  nyala  hijau  pada  suatu  lampu  lalu lintas  dalam  satu  simpang  biasanya  searah  jarum  jam.  Urutan  nyala  lampu  hijau adalah Utara–Selatan–Timur-Barat (disebut 4 fase). Tetapi teori ini disanggah oleh [5], menurutnya timing diagram pada sistem lalu lintas khususnya persimpangan, harus  berdasarkan  dari  hasil  analisis  volume  serta  komposisi  lalu  lintas  serta geometri simpang.
Di  Indonesia,  masalah  umum  dalam  sistem  lalu  lintas  adalah  ketidak- akuratan  lampu  lalu  lintas  terhadap  kondisi  jalan,  sehingga  seringkali  masalah dalam lampu lalu lintas ini menyebabkan macet di berbagai ruas jalan, oleh karena itu, dibutuhkan manajemen lalu lintas yang baik untuk mengatur masalah-masalah ini. Manajemen lalu lintas tersebut seperti demand adalah seberapa besar volume pengguna  jalan,  dan  tidak  pembatasan  lalu  lintas,  kemudian supply adalah pembatasan parkir di badan jalan, pada jalan satu arah, dan reversiblelane adalah larangan belok kanan pada persimpangan dan pemasangan lampu lalu lintas [6].
Pada ruas di simpang empat pasar Sidoharjo Lamongan urutan nyala lampu hijau  menggunakan  3  fase  yaitu  Utara,  Selatan,  Timur  –  Barat  diatur  dalam  satu waktu  atau  nyala  bersama,  artinya  terjadi  arus  yang incompatible yaitu  dua  arus atau  lebih  yang  dibiarkan  berjalan  bersama.  Misalnya  apabila  kendaraan  melaju dari  arah  Timur  ke  Barat  bersamaan  dengan  kendaraan  melaju  belok  kanan  dari arah barat. Selain itu hal ini berpotensi mengakibatkan kerumunan dan perebutan ( crowded ),  ditambah  jam  padat  pada  saat  aktifitas  di  pasar  Sidoharjo  Lamongan. Oleh karena itu, diperlukan optimasi fase siklus waktu lampu lalu lintas pada ruas simpang empat pasar Sidoharjo Lamongan,
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Genetika.  Pada  Penelitian sebelumnya  terkait  dengan  Algoritma  Genetika  dilakukan  oleh  [7], menyimpulkan  bahwa  algoritma  genetika  dapat  menghasilkan  solusi  yang berkualitas  tinggi  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  berkenaan traffic  light. Penggunaan  algoritma  genetika  juga  dilakukan  oleh  [8],  menyimpulkan  bahwa penggunaan  Algoritma  Genetika  pada  sistem  lampu  lalu  lintas  yang  dirancang pada  perempatan  R.A.A  Marta  Negara,  Bandung  dapat  menambahkan  total kendaraan  yang  melewati  persimpangan  sebanyak  65  kendaraan/jam  dalam  satu periodenya.    Berdasarkan  dari  permasalahan  yang  telah  diuraikan,  tujuan  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  mengoptimalkan  manajemen  ruas  di  simpang  empat pasar Sidoharjo Lamongan menggunakan Algoritma Genetika.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 2 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  data  primer  hasil  observasi  yang meliputi: 1) data hasil observasi di ruas simpang empat pasar Sidoharjo, 2) siklus waktu nyala lampu lalu lintas, 3) data VLHRT (volume lalu lintas harian rata-rata), kepadatan  kendaraan  dalam  satuan  SSM/menit,  4)  kondisi  jalan  dan  komponen yang meliputinya.
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Genetika  adalah  suatu  proses optimasi  yang  dikembangkan  berdasarkan  prinsip  genetika  dan  proses  seleksi alamiah  [9].  Algoritma  Genetika  yaitu  proses  pemilihan  individu  dari  suatu populasi  ditentukan  tingkat fitness yang  ditetapkan  oleh  fungsi  obyektif  untuk masalah yang dioptimasi [8].
Geometrik Jalan simpang empat pasar Sidoharjo:
1) Geometrik  Jalan  Sunan  Drajat:  Jalan  Sunan  Drajat  adalah  ruas  jalan  yang memiliki  panjang  sekitar  1,9  km  dan  lebar  jalan  9,0  meter  yang  berstatus jalan  Provinsi.  Ruas  jalan  ini  sebagai  penghubung  antar  Kecamatan  Tikung menuju  Kecamatan  Lamongan  yang  teridentifikasi  sebagai  Daerah  Rawan Kecelakaan  (DRK)  di  ruas  jalan  Sunan  Drajat.  Jalan  ini  memiliki  fungsi kolektor  primer,  ruas  jalan  Sunan  Drajat  dilalui  oleh  kendaraan–kendaraan masyarakat sekitar yang beraktifitas untuk bekerja. Sehingga jalan ini cukup ramai dan banyak diantara masyarakat yang mengemudikan kecepatan diatas rata-rata jalan perkotaan. Jalan Sunan Drajat KM 0,7 – KM 1,4 memiliki tipe 2/2  UD  dengan  lebar  jalan  9  meter  dengan  lebar  lajur  lalu  lintas  4,5  meter dengan  pembagian arus  50:50.  Bahu jalan yang terdapat di  jalan merupakan bahu  jalan  tidak  diperkeras  berupa  tanah  dengan  lebar  2  meter.  Jalan  Sunan Drajat tidak dilengkapi dengan fasilitas pejalan kaki berupa trotoar.
2) Geometrik  Jalan  Sumargo:  Jalan  Sumargo  adalah  jalan  Kabupaten  yang terhubung  dengan  jalan  Mastrip  Made,  Kecamatan  Lamongan  Kabupaten Lamongan. Pada jalan Sumargo tidak terdapat median dan memiliki tipe arus lalu lintas 2 arah dengan 1 jalur 2 lajur (2/2TT).
3) Geometrik  Jalan  Pahlawan:  Jalan  Pahlawan,  dimulai  dari  lampu  lalu  lintas simpang  empat  pasar  Sidoharjo  sisi  barat,  hingga  pertemuan  dengan  jalan Mastrip  Made.  Lalu  lintas  di  jalan  Pahlawan  cukup  padat,  karena  disisi  kiri kanan  terdapat  kawasan  pertokoan  dan  pasar  Sidoharjo,  dan  terjadi  aktivitas kegiatan jual beli, parkir kendaraan dan berlalu lalang kendaraan.
Pada simpang empat pasar Sidoharjo memiliki kriteria sebagai berikut:
a. Terdiri dari 4 ruas  jalan, yaitu ruas dari  arah Utara, Selatan, Barat  dan Timur. Setiap ruas jalan memiliki karakteristik jalan terlawan dan fase.
b. Fase Utara adalah jalan Sunan Drajat arah ke Gading Kuning,
c. Fase Selatan adalah jalan Sunan Drajat arah keTikung
d.  Fase  Barat  adalah  jalan  Pahlawan  yang  searah  dan  memiliki  jalan  terlawan dengan jalan Mastrip Made
Pada perancangan sistem penulis berfokus pada satu perempatan / simpang empat  pasar  Sidoharjo.  Kondisi  simpang  empat  ditunjukkan  pada  gambar  1 dibawah ini:

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Gambar 1. Kondisi Simpang Empat Pasar Sidoharjo Lamongan

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Karakteristik Simpang Empat Pasar Sidoharjo
Karakteristik  di  Simpang  Empat  Pasar  Sidoharjo  terdiri  atas  durasi  lampu  lalu lintas, kepadatan lalu lintas, dan Panjang dan Lebar Ruas Jalan.
1. Durasi Lampu Lalu Lintas
Berikut adalah hasil observasi langsung pada lapangan mengenai durasi lampu lalu lintas yang ada pada simpang empat pasar Sidoharjo, sebagai berikut:
Tabel 1. Durasi lampu lalu lintas timur dan barat
No Timur Barat M H K M H K 1 81.88 29.8 2.28 81.88 29.8 2.28 2 79.19 29.8 2.47 79.19 29.8 2.47 3 78.98 31.17 1.5 78.98 31.17 1.5 4 78.81 29.8 1.46 78.81 29.8 1.46 5 80.87 28.85 2.56 80.87 28.85 2.56 6 77.21 33.32 2.33 77.21 33.32 2.33 7 77.89 29.55 2.78 77.89 29.55 2.78 8 79.17 37.28 2.33 79.17 37.28 2.33 9 70.76 29.2 3.76 70.76 29.2 3.76 10 78.87 29.32 2.96 78.87 29.32 2.96 Rata-rata x 78.363 30.809 2.443 78.363 30.809 2.443 Pembulatan n 1.18menit 31detik 2.5detik 1.18menit 31detik 2.5detik Satuan menit 1.18 0.51 0.041 1.18 0.51 0.041
Tabel 2. Durasi lampu lalu lintas selatan dan utara
No Selatan Utara M H K M H K 1 73.89 34.24 2.35 68.1 34.05 2.97 2 74.23 33.86 2.47 67.18 33.67 3.04 3 74.45 31.15 2.17 66.01 31.46 2.67 4 73.99 44.94 2.64 66.35 32.78 2.78 5 74.08 35.55 3.02 71.11 33.47 2.33 6 73.98 38.79 2.97 66.97 32.59 2.87 7 74.19 40.82 3.45 66.74 31.67 3.05 8 73.99 30.46 2.78 71.34 30.98 2.95

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
9 74.04 34.8 2.57 66.89 33.27 2.56 10 74.09 34.69 2.93 67.21 34.19 2.89 Rata-rata x 74.093 35.93 2.735 67.79 32.813 2.811 Pembulatan n 1.14menit 36 detik 2.7detik 1.13menit 33detik 2.8detik Satuan menit 1.14 0.60 0.045 1.13 0.55 0.046 Keterangan: M = durasi lampu merah H = durasi lampu hijau K = durasi lampu kuning Rata-rata x = rata-rata durasi lampu lalu lintas Pembulatan n = pembulatan durasi lampu lalu lintas

## 2. Kepadatan Lalu Lintas
Kepadatan  ruas  jalan  atau traffic  counting pada  arah  Timur  dan  Barat,  dan Utara Selatan diambil dari data hasil observasi dengan menghitung data secara manual kendaraan yang mengantri saat lampumerah per satuan jam.
Tabel 3. Kepadatan lalu lintas
No. Tanggal dan Waktu JumlahKendaraan (SSM / jam) Timur Barat Selatan Utara 1 21-02-2022 07:00 1.582 1.698 1.592 1.645 2 21-02-2022 08:00 1.587 1.633 1.574 1.627 3 21-02-2022 09:00 1.597 1.613 1.556 1.588 4 21-02-2022  11:30 923 947 922 934 5 21-02-2022  12:30 509 519 521 522 6 21-02-2022  13:30 423 449 421 435 7 21-02-2022  15:00 1.254 1.237 1.211 1.250 8 21-02-2022  16:00 1.234 1.267 1.223 1.234 9 21-02-2022  17:00 1.320 1.351 1.324 1.355 10 22-02-2022  07:00 1.040 1.047 1.033 1.123 11 22-02-2022  08:00 1.232 1.245 1.226 1.231 12 22-02-2022  09:00 1.245 1.256 1.234 1.244 13 22-02-2022  11:30 786 791 788 795 14 22-02-2022  12:30 643 652 674 680 15 22-02-2022  13:30 1.001 1.021 1.032 1.040 16 22-02-2022  15:00 1.032 1.047 1.034 1.045 17 22-02-2022  16:00 1.210 1.233 1.223 1.242 18 22-02-2022  17:00 1.321 1.343 1.345 1.322
Pada  tabel  3  menunjukkan  perhitungan  kepadatan  lalu  lintas  pada  simpang empat  pasar  Sidoharjo,  diperoleh  berdasarkan  hasil  observasi.  Nilai  tersebut didapatkan  dari  perhitungan  manual  pada  setiap  kendaraan  yang  mengantri  di ruas  jalan.  Kendaraan  yang  dihitung  adalah  mobil  dan  sepeda  motor. Ekuivalensi  kendaraan  berdasarkan  Satuan  Sepeda  Motor  (SSM).  Contoh:  1 SSM = 1 Sepeda motor, dan 2 SSM = 1 Mobil. Keterangan: Timur: 1.582 SSM/jam = 26,37 SSM/menit Barat   : 1.698 SSM/jam = 28,3 SSM/menit Selatan: 1.592 SSM/jam = 26,5 SSM/ menit Utara   : 1.645 SSM/jam = 27,42 SSM/menit
Jumlah kendaraan pada pukul 07.00, ditanggal 21Februari 2022 adalah jumlah kendaraan yang digunakan oleh peneliti untuk pengujian. Yaitu lalu lintas pagi pada jam tersebut adalah yang paling padat.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
3. Panjang dan Lebar Ruas Jalan
Panjang dan lebar jalan yang diamati ditunjukkan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Panjang dan lebar ruas jalan No Keterangan Data Nilai 1 Panjang Jalan yang diamati 100 m 2 Lebar Jalan 7 m 3 Trotoar Kiri 1,5 m 4 Trotoar Kanan 1,5 m 5 Bahu Jalan 0,5 m

## 3.2 Pengujian
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  hasil  pengujian  dan  analisa  yang  telah dirancang. Berikut beberapa bagian yang akan diuji, yaitu:
1. Pada  tahap  pertama  adalah  pengujian traffic  light berdasarkan  lama  hidup lampu merah.
Contoh:
Jalan C berhenti selama 1.14 menit dengan urutan fase : B-A dan D
Jalan B = ( ) * 1.14 = ( ) * 1.14 = 0,75/2 = 0,379 menit,
dibulatkan  menjadi  0,38menit.  Jalan  B  satu  fase  dengan  jalan  A,  sehingga hasilnya  sama.  Rumus  ini  berlaku  pada  C  dan  D  pada  periode  I  hingga periode  III.  Karena  jalan  A  dan  Jalan  B  adalah  satu  fase  atau  satu  periode, berhenti selama 1,18menit dengan urutan fase : D dan C.
Tabel 5. Perhitungan durasi lampu hijau pada ruas jalan terlawan simpang empat pasar Sidoharjo
Pada  tabel  5  menjelaskan  perhitungan  durasi  lampu  hijau  pada  ruas jalan terlawan simpang empat pasar Sidoharjo, hasil yang didapat yaitu pada periode jalan I (A –B) didapati total durasi yang paling tinggi, karena pada jalan  B  dan  A  melaju  bersama,  dan  periode  II  dan  III  didapati  total  durasi
Periode Durasi lampu hijau pada ruas jalan terlawan simpang empat pasar Sidoharjo K1 K2 K3 Delay Lampu merah Total Kepadatan T1 T2 T3 Total Durasi (dalam SSM/menit) (dalam menit) I (jalan A-B) - Jalan D 27,42 Jalan C 26,5 1,18 menit 53,92 SSM/menit - 0,60 0,58 1,18 II (jalan C) Jalan B 28,3 Jalan A 26,37 Jalan D 27,42 1,14 menit 82,09 SSM/menit 0,38 0,38 0,38 0.76 III (jalan D) Jalan B 28,3 Jalan A 26,37 Jalan C 26,5 1,13 menit 81,17 SSM/menit 0,38 0,38 0,37 0.75 Durasi lampu hijau satu kali periode (periode I,II,III) 2,69 Menit
yang  rendah,  karena  durasi  A  dan  B  berjalan  pada  waktu  yang  bersama sebesar 0,38menit.
2. Pada  tahap  kedua  adalah  pengujian  perbandingan  jumlah  kendaraan  yang dapat  melewati  simpang  empat  pasar  Sidoharjo.  Perbandingannya  yaitu antara lain sebagai berikut:
a. Lampu Lalu Lintas Konvensional
Lama  lampu  merah  disetiap  ruas  jalan  pada  simpang  empat  pasar Sidoharjo  pada  periode  I,II,III  adalah  1,15menit  dan  durasi  lampu  hijau adalah 0,55menit.
Lama lampu merah = (1,18 + 1,14 + 1,13)/3 = 1,15 menit Lama lampu hijau hidup = (0,51 + 0,60 + 0,55)/3 = 0,55 menit
Contoh perhitungan: Fase  D  pada  periode  I  =  0,55  menit  *  27,42  SSM/menit  =  15,08 kendaraan Fase  D  pada  periode  I  =  0,55  menit  *  1.645/jam  =  904,75  kendaraan dibulatkan menjadi 904,8 kendaraan.
Urutan pergerakan fase diurutkan dari kendaraan terkecil hingga terbesar. Rumus  ini  berlaku  seterusnya  hingga  ruas  jalan  terlawan  lainnya  dan menggunakan  durasi  lampu  hijau  yang  berbeda  pada  setiap  periodenya yang  berasal  dari  data  hasil  pengujian trafic  light berdasarkan  lama lampu  merah.  Total  kendaraan  yang  lewat  jika  menggunakan  system lampu lalu lintas konvensional adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Jumlah kendaraan yang melewati lampu lalu lintas konvensional pada simpang empat pasar Sidoharjo
Keterangan : Nilai  n  =  Kendaraan  yang  dapat  melintas,  diperoleh  dari  rumus  ruas  jalan terlawan
Total  n  =  Total  kendaraan  yang  lewat  pada  perempatan  lampu  lalu  lintas konvensional pada simpang empat pasar Sidoharjo.
b. Lampu Lalu Lintas Metode Genetika
Lama lampu merah         : data dari lampu lalu lintas konvensional
Keterangan Periode I Periode II Periode III Jalan A- B Jalan C Jalan D Durasi Lampu Merah 1,15 menit 1,15 menit 1,15 menit Durasi Lampu Hijau 0,55 menit 0,55 menit 0,55 menit Fase Terlawan - C D A B D A B C Nilai n/menit - 14,57 15,08 14,50 15,56 15,08 14,50 15,56 14,57 Nilai n/jam - 874,2 904,8 870 933,6 904,8 870 933,6 874,2 Kendaraan/menit 29,65 45,14 44,63 Kendaraan/jam 1.799 2.708 2.678 Total n/menit 119,42 kendaraan Total n/jam 7.185 kendaraan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Lama  lampu  hijau  hidup:  data  dari  hasil  pengujian traffic  light berdasarkan lama lampu merah.
Contoh perhitungan : Fase    D  pada  periode  I  =  0,60  menit  *  27,42  SSM/menit  =  16,452 kendaraan Fase D pada periode I = 0,60 menit * 1.645 SSM/jam = 987 kendaraan.
Urutan pergerakan fase diurutkan dari kendaraan terkecil hingga terbesar. Rumus  ini  berlaku  seterusnya  hingga  ruas  jalan  terlawan  lainnya  dan menggunakan  durasi  lampu  hijau  yang  berbeda  pada  setiap  periodenya yang  berasal  dari  data  hasil  pengujian trafic  light berdasarkan  lama lampu  merah.  Total  kendaraan  yang  lewat  jika  menggunakan  metode genetika adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Jumlah kendaraan yang melewati perempatan lampu lalu lintas metode genetika, pada simpang empat pasar Sidoharjo
Keterangan: Nilai n = Kendaraan yang dapat melintas, diperoleh dari rumus jalan terlawan Total n = Total kendaraan yang lewat pada perempatan lampu lalu lintas dengan metode genetika pada simpang empat pasar Sidoharjo, yaitu 5.614 kendaraan.
Pada tabel 7  ternyata total kendaraan yang lewat pada perempatan lampu lalu lintas pasar Sidoharjo dengan menggunakan metode genetika lebih rendah dibanding dengan metode konvensional, hal ini tidak sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kartika,  et.al.  2018  yang menghasilkan total kendaraan lebih banyak ketika menggunakan metode genetika  daripada  metode  konvensional.  Hal  ini  dikarenakan,  pada penelitian sebelumnya yang dihitung adalah sebanyak empat periode, dan tipe  lampu  lalu  lintas  adalah  empat  fase.  Sementara  yang  dilakukan penulis kali ini adalah tiga periode dengan tiga fase lampu lalu lintas.
c. Perbandingan jumlah kendaraan Tabel 8 adalah tabel hasil perbandingan jumlah kendaraan yang melewati simpang empat pasar Sidoharjo, berikut hasil perbandingannya yaitu:
Keterangan Periode I Periode II Periode III Jalan A- B Jalan C Jalan D Durasi Lampu Merah 1,18 menit 1,14 menit 1,13 menit Durasi  Lampu  Hijau/ menit - 0,58 0,60 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,37 Fase Terlawan - C D A B D A B C Nilai n/menit - 15,37 16,45 10,02 10,75 10,42 10,02 10,75 9,80 Nilai n/jam - 922 987 601 645 625 601 645 588 Kendaraan/menit 31,82 31,19 30,57 Kendaraan/jam 1.909 1.871 1.834 Total n/menit 93,58 kendaraan Total n/jam 5.614  kendaraan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 8. Hasil perbandingan jumlah kendaraan yang melewati simpang empat pasar Sidoharjo Periode Jumlah Kendaraan/jam Konvensional Algoritma Genetika Selisih I 1.799 1.909 110 II 2.708 1.871 -837 III 2.678 1.834 -844 Total n 7.185 5.614 1.791
Pada  tabel  8  menunjukkan  total  kendaraan  yang  lewat  pada  simpang empat pasar Sidoharjo, dengan perbandingan lalu lintas konvensional dan Algoritma  Genetika,  yaitu  sebesar  1.791  kendaraan/  jam  atau  sekitar 29,85  =  30  kendaraan/menit,  artinya  terdapat  selisih  sebanyak  30 kendaraan/menit  dalam  analisa  dengan  metode  konvensional  dengan metode genetika.
3. Pada tahap ketiga, yaitu pengujian perbandingan total waktu tunggu Tabel  9,  berikut  adalah  hasil  perbandingan  waktu  tunggu  lalu  lintas konvensional dengan lalu lintas metode genetika, yaitu :
Tabel 9. Hasil perbandingan waktu tunggu lalu lintas konvensional dengan lalu lintas metode genetika di simpang empat pasar Sidoharjo
Pada  tabel  9  adalah  hasil  perbandingan  waktu  tunggu  lalu  lintas  antara metode konvensional dengan metode genetika,  menunjukkan waktu tunggu lalu  lintas  metode  konvensional  memiliki  waktu  0,82  menit  lebih  lama dibandingkan analisa dengan metode genetika..

## 3.3. Pengubahan dari 3 fase menjadi 4 fase
Pada  tabel  5,  telah  dijabarkan  perhitungan  durasi  lampu  hijau  pada  ruas jalan  terlawan  simpang  empat  pasar  sidoharjo . Dalam  tabel  tersebut,  untuk periode I adalah jalan A dan B, karena terjadi dalam 1 fase atau periode, maka di bagian  yang  kosong  penulis  isi  dengan  angka  hasil  selisih  perhitungan  jumlah kendaraan, yang diperoleh sebesar 30 kendaraan atau 30 SSM/menit. Pada periode IV,  penulis  isi  jalan  B,  sehingga  besar  K1  adalah  30,  akan  diuraikan  pada  tabel sebagai berikut :
Periode Selisih Waktu Tunggu Konvensional Algoritma Genetika Selisih I 1,15 menit 1,18 menit -0,03 II 1,15 menit 0,76 menit -0,39 III 1,15 menit 0,75 menit -0,4 Total selisih waktu tunggu 0,82

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 10. Perubahan dari 3 fase menjadi 4 fase
Pada  tabel  10,  diperoleh  hasil  perubahan  dari  3  fase  ke  4  fase.    Yaitu  di periode  IV,  dengan  memasukkan  angka  30  dari  hasil  seleksi  sebagai  nilai kepadatan  kendaraan  disalah  satu  jalan  (A),  dan  angka  0,82  dari  hasil  seleksi sebagai  nilai  delay  lampu  merah,  sehingga  hasil  yang  didapat  menjadi  4  fase dengan total durasi dalam 4 periode sebesar 4,69 menit.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  ruas  di  simpang  empat  pasar  Sidoarjo  yaitu memberikan  perubahan  fase  dari  3  fase  lampu  lalu  lintas  menjadi  4  fase  lampu lalu lintas, diperoleh hasil perhitungan total durasi lampu hijau sebesar 4,69 menit yang  terbagi  dalam  4  fase.  Hal  ini  atas  pertimbangan,  terdapat  arus  terlawan  di saat 1 fase dari jalan A (jalan Sumargo) dengan jalan B (jalan Pahlawan), apabila melaju  bersama-sama  dengan  kepadatan  kendaraan  yang  cukup  padat.  Hal  ini, untuk mengurangi resiko tabrakan satu arah dari kendaraan yang melaju bersama dan  selip  ketika  belok  yang  berlawanan  arah.  Dengan  menggunakan  algoritma genetika,  kepadatan  kendaraan  yang  optimal  adalah  sebesar  30  SSM/menit  dan waktu delay lampu merah yang optimal adalah sebesar 0,82menit.

## 5 Daftar Pustaka
[1] R.  O.  Sasambe,  “Kajian  terhadap  penyelesaian  pelanggaran  peraturan  lalu lintas oleh kepolisian,” Lex Crim. , vol. 5, no. 1, 2016.
[2] A. R. Sumampow, “Penegakan hukum dalam mewujudkan ketaatan berlalu lintas,” Lex Crim. , vol. 2, no. 7, 2013.
[3] E.  Kusnandar,  “Pengkinian  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  1997,” J.
Periode Durasi lampu hijau pada ruas jalan terlawan simpang empat pasar Sidoharjo K1 K2 K3 Delay Lampu merah Total Kepadatan T1 T2 T3 Total Durasi (dalam SSM/menit) (dalam menit) I (jalan A) Jalan B 28,3 Jalan D 27,42 Jalan C 26,5 1,18 Menit 82,22 SSM/menit 0,40 0,60 0,58 1,58 II (jalan C) Jalan B 28,3 Jalan A 26,37 Jalan D 27,42 1,14 Menit 82,09 SSM/menit 0,39 0,36 0,38 1,13 III (jalan D) Jalan B 28,3 Jalan A 26,37 Jalan C 26,5 1,13 menit 81,17 SSM/menit 0,39 0,37 0,37 1,06 IV (Jalan B) Jalan A 30 Jalan C 26,5 Jalan D 27,42 0,82 Menit 83,92 SSM/menit 0,29 0,31 0,32 0,92 Durasi lampu hijau satu kali periode (periode I,II,III,dan IV) 4,69

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jalan dan Jemb. , vol. 26, no. 2, pp. 1–11, 2009.
[4] Indonesia, Undang-undang RI No. 14 Tahun 1992 Tentang Lalu-lintas dan Angkutan Jalan . VisiMedia, 2007.
[5] R.  B.  Bahaweres,  F.  Fikiansyah,  and  M.  Alaydrus,  “Analysis  of interference from wireless traffic light controller upon remote keyless entry for  vehicles,”  in 2015  1st  International  Conference  on  Wireless  and Telematics (ICWT) , 2015, pp. 1–5.
[6] L. S. Putranto and N. L. P. S. E. Setyarini, “Vehicle composition and lane distribution  in  multilane  highways  in  Indonesian  cities,” Procedia-Social Behav. Sci. , vol. 16, pp. 374–381, 2011.
[7] M.  Misdram  and  A.  A.  Widodo,  “PREDIKSI  PENENTUAN PENGATURAN LAMPU TRAFFIC LIGHT BERDASAR KLASIFIKASI
MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN ALGORITMA GENETIKA,” in Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF) , 2018, vol. 2, pp. 1244–1257.
[8] L. Kartika, A. Virgono, and C. Setianingsih, “Analisis Sistem Lampu Lalu Lintas Menggunakan Kecerdasan Buatan,” eProceedings Eng. , vol. 5, no. 1, 2018.
[9] R. L. Haupt  and S. E. Haupt, Practical  genetic algorithms . John Wiley & Sons, 2004.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan